3D 视觉

CLIPoint3D: Language-Grounded Few-Shot Unsupervised 3D Point Cloud Domain Adaptation

CLIPoint3D: 基于语言的少样本无监督3D点云领域适应

Mainak Singha, Sarthak Mehrotra, Paolo Casari, Subhasis Chaudhuri, Elisa Ricci, Biplab Banerjee

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； MDSR Labs Adobe（Adobe MDSR实验室） ； IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔分校） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科斯勒基金会） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CLIPoint3D，首个基于CLIP的3D点云无监督领域适应框架，通过知识驱动的提示调优和熵引导视图采样策略，实现跨领域3D点云适应，实验表明在PointDA-10和GraspNetPC-10基准上性能提升3-16%。

Comments Accepted in CVPR 2026

Towards Precise Channel Knowledge Map: Exploiting Environmental Information from 2D Visuals to 3D Point Clouds

迈向精确的信道知识图谱：利用二维视觉信息到三维点云的环境信息

Yancheng Wang, Chuan Huang, Songyang Zhang, Guanying Chen, Wei Guo, Shenglun Lan, Lexi Xu, Xinzhou Cheng, Xiongyan Tang, Shuguang Cui

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出利用三维环境信息构建高精度信道知识图谱，通过混合模型和数据驱动方法整合3D点云，展示其在下一代无线通信中的应用潜力。

Radar-Informed 3D Multi-Object Tracking under Adverse Conditions

基于雷达的三维多目标跟踪在恶劣条件下的应用

Bingxue Xu, Emil Hedemalm, Ajinkya Khoche, Patric Jensfelt

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RadarMOT框架，利用雷达点云提升远距离目标跟踪精度，在MAN-TruckScenes数据集上提升了AMOTA指标12.7%和10.3%。

Comments 7 pages, 5 figures

Multimodal embodiment-aware navigation transformer

多模态具身感知导航Transformer

Louis Dezons, Quentin Picard, Rémi Marsal, François Goulette, David Filliat

机构 * LARIAD 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出ViLiNT，通过融合多模态数据提升机器人导航鲁棒性，利用Transformer和扩散模型生成可导航路径，实现在不同环境中导航成功率提升166%。

Comments 8 pages, 7 figures

Neural Operator Representation of Granular Micromechanics-based Failure Envelope

基于颗粒微力学的失效包络的神经算子表示

Jinkyo Han, Payam Poorsolhjouy, Bahador Bahmani

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出一种可微神经算子，用于学习微结构配置到失效包络的映射，实现高效正向预测和逆向识别，同时通过物理指导训练策略保证包络的凸性，减少计算成本。

Topological analysis of hemodynamic response to cardiac resynchronization therapy

心室再同步治疗对血流动力学反应的拓扑分析

Aina Ferrà Marcús, Carles Casacuberta, Josep Vives, Joan Guich, Gerard Amorós-Figueras, Jose M. Guerra

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本研究利用拓扑数据分析中的Mapper算法，结合新型量化指标，比较左心室心外膜与心内膜起搏对非缺血性心肌病模型的影响，揭示不同心区起搏的血流动力学差异。

Comments 12 pages, with 2 figures, plus supplementary material (4 pages, 2 figures)

HyperLISTA-ABT: An Ultra-light Unfolded Network for Accurate Multi-component Differential Tomographic SAR Inversion

HyperLISTA-ABT：一种超轻展开网络用于准确的多成分差分雷达成像反演

Kun Qian, Yuanyuan Wang, Peter Jung, Yilei Shi, Xiao Xiang Zhu

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出HyperLISTA-ABT算法，通过分析方法确定权重，实现超轻量级模型，提升计算效率并保持性能，实验证明其在4D点云重建中表现优异。